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[发明专利]数据清洗方法及计算机可读存储介质-CN202111528526.3在审
发明人：刘国清;杨广;王启程;郑伟;孔令宇;杨国武 -专利权人：深圳佑驾创新科技有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据清洗方法，包括：计算初始数据集中每两个数据的特征向量之间的第一距离，其中，初始数据集中的数据包括特征向量和原标签向量；根据第一距离构建与每一数据一一对应的邻居集；根据初始数据集训练原始分类模型得到中间分类模型；将每一特征向量输入中间分类模型以得到相应的预测标签向量；根据原标签向量和预测标签向量之间的第二距离构建样本集；根据样本集和邻居集更新相对应的数据；判断更新数据的次数是否达到预设次数；当更新数据的次数没有达到预设次数时本发明技术方案能够有效对初始数据集进行清洗，使数据的标签更加准确。
数据清洗方法计算机可读存储介质

[发明专利]电容式电压互感器计量误差预测方法及装置-CN202310932242.3在审
发明人：高帅;赵林;姜振宇;白祎程;易忠林;焦东翔;袁瑞铭;张尹;魏学鹏;岳巍澎;张宇驰;刘影;巨汉基;李文文;王亚超;彭鑫霞;李超;周玉征 -专利权人：国网冀北电力有限公司计量中心;国家电网有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01R35/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种电容式电压互感器计量误差预测方法及装置，方法包括：从获取的泄漏电流历史数据与二次负荷历史数据中获得特征组合及目标变量，得到特征向量；对特征向量进行标准化处理，利用预设的时间窗口，对目标变量、标准化处理后的特征向量进行样本划分，得到时序样本集；提取环境参数的特征向量，对特征向量与环境参数特征向量进行特征融合处理，得到输入特征向量；对输入特征向量及目标变量进行划分，得到训练样本集与测试样本集，对初始径向基函数神经网络模型进行训练与测试，得到误差预测模型。
电容电压互感器计量误差预测方法装置

[发明专利]账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211122877.9在审
发明人：吴嘉婧;章杨清;黄宝莹;赵山河;尹川学;郭海旭;郑子彬 -专利权人：招联消费金融有限公司;中山大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：所述方法包括：获取历史用户特征数据；根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，
账户状态模型构建方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于LAV参数微调的电力工单层次文本分类方法及系统-CN202010500557.7在审
发明人：杜海舟;钱金谷;韩平;张可可;张少华 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LAV参数微调的电力工单层次文本分类方法及系统，包括，利用注意力机制对文本特征向量分配不同的注意力权重并进行加权求和，获得标签特征向量；结合全连接神经网络和sigmoid函数计算标签特征向量的分类概率，输出分类预测结果；基于交叉熵构建损失函数训练文本特征向量、标签特征向量及分类概率；将训练完成的上层标签的标签特征向量的参数值作为下层标签的标签特征向量的初始值，对其进行训练微调，直至完成标签结构中全部的标签注意力向量训练
一种基于 lav 参数微调电力层次文本分类方法系统

[发明专利]一种基于迁移学习的少样本目标识别方法-CN202010195836.7在审
发明人：张发恩;宋亮 -专利权人：创新奇智（重庆）科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的少样本目标识别方法，包括：确定一源域模型作为目标域初始模型；目标域初始模型对输入的源域数据D1和目标域数据D2进行预测，得到关联源域数据D1的特征向量F1和关联目标域数据D2的特征向量F2；目标域初始模型分别对特征向量F1和特征向量F2进行分类，得到一分类结果；基于分类结果与真实分类结果间的差异，确定目标域初始模型的损失函数L；基于损失函数L，并通过优化算法对目标域初始模型进行模型优化
一种基于迁移学习样本目标识别方法

[发明专利]图像的生成方法、装置、存储介质和电子设备-CN201910522940.X有效
发明人：胡欢;刘兆祥;廉士国 -专利权人：达闼科技（北京）有限公司
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像的生成方法、装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：按照预设的人脸识别算法，提取源图像中包括的源人物的初始人脸特征向量，初始人脸特征向量包括：初始人脸动作单元和初始人脸姿态，源图像为包括源人物的源视频中的任一帧图像，将初始人脸特征向量映射到第一转换图像中，第一转换图像的大小与源图像的大小相同，根据第一转换图像和预设的人脸生成网络，生成包括目标人物的目标图像，目标图像中目标人物的面部表情与源图像中源人物的面部表情相同能够根据源图像中包括的人脸特征向量，生成目标图像，使得目标图像中的目标人物与源人物的面部表情相同，提高了人脸替换的效率和准确度。
图像生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]敏感数据识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211316411.2在审
发明人：常青;郭小宁 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供敏感数据识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：当接收到数据脱敏指令时，获取待识别数据，并将其导入至基于场景和类别构建得到的识别模型；通过识别模型识别待识别数据，得到初始敏感数据；提取初始敏感数据的特征关键词，并将特征关键词转换为特征向量；计算初始敏感数据的特征向量与预置敏感数据样本的特征向量之间的目标余弦值；当根据目标余弦值，确定初始敏感数据为目标敏感数据时，针对目标敏感数据进行脱敏处理本发明实施例基于场景和类别构建识别模型，识别模型具有针对性，然后结合特征向量进一步识别处理，可极大提高识别效率和准确性，由此解决现有技术中无法对敏感数据进行高效且精准的识别问题。
敏感数据识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种动态随机环境的路径规划方法和装置-CN201811329446.3在审
发明人：黄兵明;廖军;王泽林 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：该方法包括：定义特征向量空间，将初始节点的状态值赋予初始中间量，根据该初始中间量，获取初始节点的运行动作、前进节点的状态值和运行动作，同时依据基于CMAC的递归最小二乘Q强化学习算法，对中间参数进行更新；然后将前进节点的状态值赋予初始中间量后重复上述流程，直至初始中间量和终止节点的状态值相同时，重复上述从初始节点的状态值赋予初始中间量开始的流程；依据递归最小二乘解公式计算权值行向量的确定值，以获取目标特征向量空间，根据目标特征向量空间和权利向量的确定值获取最终Q值表，以得到最优路径。
中间量初始节点随机环境方法和装置路径规划运行动作最优路径递归赋予计算机信息处理目标特征向量强化学习算法特征向量空间最小二乘解定义特征公式计算获取目标向量空间中间参数终止节点最小二乘行向量重复向量更新

[发明专利]网络流量异常的检测方法、装置、电子装置和存储介质-CN202010847761.6有效
发明人：林月晴;范渊;刘博 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：其中，该网络流量异常的检测方法包括：获取不同监控状态下的多段流量数据；获取多段流量数据中的异常特征向量；根据异常特征向量，以及基于KNN算法训练初始分类模型，得到多个初始分类器；根据异常特征向量和多个初始分类器，以及基于Adaboost算法训练初始Adaboost分类模型，得到Adaboost分类器；使用Adaboost分类器对采集到的流量数据进行分类。
网络流量异常检测方法装置电子存储介质

[发明专利]对序列数据进行特征处理的方法、装置及存储介质-CN202110457559.7在审
发明人：杜星波;高鹏飞;郑建宾;赵金涛;杨洁;庞悦 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种对序列数据进行特征处理的方法、装置及存储介质，其中该方法包括：获取多个序列数据，并两两比较各序列数据的相似度，得到所述多个序列数据的相似度分布，其中，序列数据至少有3个；为所述多个序列数据中的每一个序列数据初始化一个特征向量，并两两比较各特征向量的相似度，得到所述多个序列数据的特征向量的相似度分布，其中，各特征向量的维度相同；对所述多个序列数据的特征向量进行至少一次迭代，以使所述多个序列数据的特征向量的相似度分布趋向于所述多个序列数据的相似度分布，并在预设条件下停止迭代，将迭代得到的特征向量作为对应序列数据的特征编码。
序列数据进行特征处理方法装置存储介质

[发明专利]一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备-CN202310205491.2在审
发明人：朱冬;陈吉;唐国梅;胡江;陈小龙;陈人和 -专利权人：七腾机器人有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明适用于故障诊断技术领域，提供了一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备，方法包括获取电机设备的初始振动数据；通过短时傅里叶变化分别对每个维度的初始振动数据进行时频分析，构建三个维度的时频图；将三个维度的时频图融合为三通道图片输入改进的U‑Net模型；改进的U‑Net模型将三通道图片编码为第一特征向量，并基于第一特征向量解码重构获得伪图像；获取改进的U‑Net模型基于伪图像再次编码输出的第二特征向量，并计算第一特征向量与第二特征向量的均方根误差；若均方根误差在预设范围外，则电机设备的初始振动数据异常。本发明可在少负样本或没有负样本的情况下诊断出电机设备的异常振动情况，且充分考虑了振动数据的时频特征。
一种基于电机设备异常数据检测方法装置终端设备

[发明专利]一种基于街景图像数据库的车辆自主定位方法-CN201610783688.4有效
发明人：赵祥模;周经美;程鑫;徐志刚;张立成;王润民;闵海根;李骁驰;王振;孙朋朋 -专利权人：长安大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于街景图像数据库的车辆自主定位方法，包括步骤1，使用相机采集场景图像，提取采集的图像的主颜色特征向量信息、SURF特征点和位置信息存储在数据库中；步骤2，将车辆行驶中拍摄的图像作为待匹配图像，提取待匹配图像的主颜色特征向量，通过计算待匹配图像的主颜色特征向量与原数据库中图像主颜色特征向量的相似度，得到初始匹配图像，提取初始匹配图像的位置信息，初步确定车辆的位置；步骤3，提取初始匹配图像的邻域图像，组成搜索空间，将待匹配图像与搜索空间的图像进行特征点匹配，得到最佳匹配图像，提取最佳匹配图像的拍摄位置坐标和其八邻域位置坐标，计算各个坐标的权重，再通过公式计算出车辆位置的精确坐标。
一种基于街景图像数据库车辆自主定位方法

[发明专利]用户行为预测方法及装置、电子设备、存储介质-CN201811428883.0在审
发明人：张立成;陆韬 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：该方法包括：获取待预测用户在最近N个长周期内的行为数据，并转换为具有先后顺序的N个特征向量；将第一特征向量输入一长短时记忆网络模型，得到第一长短时记忆向量；依次地，根据第i‑1长短时记忆向量更新长短时记忆网络模型的初始记忆状态，并将第i特征向量输入长短时记忆网络模型，得到第i长短时记忆向量，其中i∈[2,N‑1]；根据第N‑1长短时记忆向量更新长短时记忆网络模型的初始记忆状态，并将第N特征向量输入长短时记忆网络模型，得到输出向量；根据输出向量确定待预测用户的行为预测结果。本公开可以挖掘用户行为的长期特征与变化趋势，提高用户行为预测的准确率。
用户行为预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种文献摘要提取方法、设备及可存储介质-CN201910535327.1在审
发明人：高源伯;李向伟;高爽;柴博;宋博川 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标文档，将目标文档拆分为至少一个句子，对句子中的每个单词进行特征提取，得到单词初始特征向量；基于单词初始特征向量，确定句子中的预设单词，以得到句子的特征向量；基于句子的特征向量，确定句子的上下文特征；根据句子的上下文特征，确定句子是否为目标文档摘要中的句子，以得到目标文档摘要。这样综合考虑目标文档中每个句子中单词的特征与句子的上下文的特征提取的摘要，能够提高准确性，并且能够得到更快的速度与更丰富的上下文关联，由此得到更准确的结果。
句子单词目标文档初始特征向量上下文特征特征提取特征向量摘要提取可存储计算机技术领域上下文关联获取目标综合考虑文档预设申请

[发明专利]目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质-CN202210999098.0在审
发明人：梁耀元;唐彦嵩;樊家硕;黄绍伦 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请目标识别方法中，需要先获取目标视觉图像、指代表达信息，再根据目标视觉图像形成图像特征向量，并根据指代表达信息形成文本特征向量，进一步，对图像特征向量与文本特征向量进行相关性映射处理，生成多模态特征序列，进而基于文本特征向量在多模态特征序列中进行语义相似度初始查询，得到与目标物体对应的特征描述向量，最终基于特征描述向量与图像特征向量，在目标视觉图像中生成用于识别目标物体的目标锚框,能够在视觉图像中对指代表达所描述的物体做到较为精确的定位
目标识别方法及其模型电子设备存储介质